相関方法の利点は何ですか？

相関理論は、任意の2つの変数のパターン化された発生を定義します。理論的には数学的ですが、その実践は普遍的に適用可能です。研究者は、文字通り、身長と体重から遺伝的に継承された家族特性の可能性のある関係まで、あらゆるものに集中することができます。有機的に発生するパターンを調べると、相関実践者は息苦しい科学実験から解放され、数値的に正確な結果を提供します。相関方法は因果関係を確立しませんが、それ以外の場合はテストされない可能性のある変数のさらなる臨床検査の可能性のある手段を示唆しています。

1. 発生パターン

   • 相関は統計的証拠を使用して関係を特定します。 2つの変数は、互いに大きく異なる場合があります。ただし、相関はこれらの違いを無視し、それらの間の同様の発生を強調します。ヨーク大学によると、相続の生体認証研究は相関分析の影響を大きく受けました。このようにして、研究者は家族の世代にまたがることができる人格特性を関連付けることができます。アメリカ医師会は、2006年に、うつ病の女性患者が症状がない場合、子供はうつ病と診断される可能性が低いと報告しました。研究者は、最終的にその結論に達するために、母親と子供の両方のうつ病の発生率を相関させていたでしょう。

   関係の程度

   • 相関分析は、+1.00から-1.00の間の数学係数で終わります。 「プラス」は、両方の変数の発生の増加を表しています。 「マイナス」は、一方の変数が増加し、他の変数が減少することを表します。これらの極端の間の任意の数は、2つの変数間の関係の程度を表します。相関は、関係を表すために客観的統計を生成します。 0.00の相関関係でさえ、関係の程度がないことを示します。それが相関の精度です。

   関係の方向

   • 相関の実践者は、2つの変数間の統計的関係を特定するだけでなく、逆の関係を確立することもできます。一方の変数の増加は、他の変数の減少を引き起こす可能性があります。これは負の相関と呼ばれます。ゼロ相関は、1つの変数の発生が2番目の変数に影響を与えない場合です。たとえば、「中空の脚」を持つ成長するティーンエイジャーは、馬のように食べますが、ポンドを獲得することはありません。カロリー摂取量と体重増加の間の負の相関関係です。研究者は一般に、背の高い人が重い傾向があることを示唆する肯定的な相関関係を発見しました。

   倫理的にフレンドリー

   • 相関は統計ベースであるため、証拠を得るために非倫理的な実験を必要とせずに関係を調べることができます。うつ病の例が適合します。相関を使用して、研究者は分析の目的のために、うつ病の実験の悲しみを子供にspareしまないでしょう。このようにして、相関は観察者です。科学的方法論内の変数を分離しようとはしていません。定義上、2人の患者の変動性を危険にさらす実験は、相関が臨床的に不要です。